Advertisement

RecSys-Dev-Practice: 推荐系统开发实战，以notebook形式呈现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该RecSys-Dev项目专注于推荐系统开发领域的实战应用，以Notebook形式呈现，并参考了《推荐系统开发实战》一书。目前，高阳团队正在持续地对其进行完善和优化……

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 推荐系统开发实践：RecSys-Dev-Practice——以Notebook形式展示
    优质
    《RecSys-Dev-Practice》是一本专注于推荐系统的开发实践书籍，采用交互式的Notebook格式呈现，便于读者动手学习和实验。 《推荐系统开发实战》（高阳团编著）中的RecSys-Dev项目正在以notebook形式逐步完善实践内容。
     
  • Java开发的推荐系统实现
    优质
    本项目旨在构建一个基于Java语言的高效推荐系统，通过分析用户行为数据，应用机器学习算法优化个性化内容推送，提升用户体验。 使用Java可以实现基于用户的推荐系统，并且已经有实验结果可供参考。这些成果为构建有效的推荐系统提供了依据和指导。
     
  • 电影推荐及系统开发-Java Web电影推荐系统的设计与实现
    优质
    本项目介绍了一种基于Java Web技术的电影推荐系统的开发过程和具体实现方法，旨在为用户提供个性化的电影推荐服务。 电影推荐系统设计与实现涵盖了多个方面：包括基于Spring Boot的电影推荐系统的开发、利用Vue进行Web界面的设计与实现、通过Ajax技术优化前端用户体验、使用Maven管理项目构建，数据库采用MySQL，数据持久化则借助MyBatis完成。这些技术和工具共同构成了一个完整的电影推荐平台或网站的技术栈和代码基础。
     
  • RecSys-PaperList：截至2021年AAAI、SIGIR、WWW、RecSys和CIKM会议的推荐系统论文列表
    优质
    RecSys-PaperList是一个全面汇总了2021年前在AAAI、SIGIR、WWW、RecSys及CIKM会议上发表的推荐系统相关研究文献的资源库，为学术界与产业界的学者提供了宝贵的参考。 推荐系统论文清单 AAAI-20 1. PEIA：在社交媒体上推荐音乐的人格与情感综合注意力模型 2. 下一步：为兴趣点建议建模长期和短期用户首选项 3. 推荐的Knowledge-Aware注意推理网络 4. 通过引人入胜的路线增强个性化旅行推荐 5. 有效的异构协作过滤而无需负采样 6. 个性化下一位置推荐的注意力循环神经网络 7. 记忆增强图神经网络的顺序推荐 8. 利用标题摘要注意语义进行论文推荐 9. 隐式反馈的多元化互动推荐 10. 以问题为导向的采购倾向性分析 11. 具有关系感知的核心自我注意的顺序推荐 12. 双向市场平台中的增量公平：关于平稳更新建议 13. 异构信息网络中多样式推荐的注意力引导步行模型 14. 表2分析：多维数据通用分析模式的建模和建议
     
  • CTF大赛题目以图片形式呈现
    优质
    本CTF竞赛采用独特的挑战模式，参赛者需破解以图片形式展现的安全谜题，涵盖隐写术、密码学及逆向工程等领域，考验选手的技术洞察力与创新思维。 CTF比赛的部分题目以图片格式呈现，并且是英文的，可以用来练习。
     
  • Python版推荐系统实战系列.rar
    优质
    本资源为《Python版推荐系统实战系列》压缩包，内含基于Python实现推荐系统的教程与实践案例，适合对个性化推荐算法感兴趣的开发者学习。 推荐系统实战系列视频教程（Python版）于2020年9月更新推出。该课程旨在帮助学员快速掌握推荐系统的常用算法及其建模应用实例，并全程使用Python及其开源工具演示各大推荐引擎的构建方法，基于真实数据集进行模型建立与实际操作演练。整体内容通俗易懂，适合不同阶段的学习者加入学习，并提供所有需要的教学材料、数据和代码文件。
     
  • 音乐推荐系统的Jupyter Notebook下载.zip
    优质
    本资源包含一个用于音乐推荐系统分析的Jupyter Notebook文件。通过Python代码实现数据处理、模型训练及评估，帮助用户探索个性化音乐推荐算法。 一个音乐推荐系统_Jupyter Notebook_下载.zip
     
  • 用Python实现推荐系统
    优质
    本课程将深入讲解如何利用Python语言构建高效的推荐系统，涵盖算法原理、模型选择及实际案例分析。适合初学者入门到进阶学习。 Python可以用来实现推荐系统。这一过程涉及到使用Python的各种库和框架来构建一个能够根据用户行为和偏好提供个性化建议的系统。这包括数据收集、特征工程、模型训练以及结果评估等多个步骤。通过利用机器学习算法，如协同过滤或矩阵分解等技术，可以让推荐系统的性能得到显著提升，并且可以针对不同的应用场景进行优化调整。
     
  • Java开发的推荐系统代码
    优质
    这段代码实现了一个基于Java语言构建的推荐系统，旨在通过算法分析用户行为数据来个性化地推荐内容或产品。 Java实现推荐系统，基于用户的推荐系统已有实验结果，可以据此进行推荐系统的开发。
     
  • 基于Spark的电影推荐系统的开发与实现.docx
    优质
    本论文深入探讨并实现了基于Apache Spark的大数据处理框架下的电影推荐系统。通过分析用户行为数据，采用协同过滤算法提升个性化推荐精度，旨在为用户提供更加精准、高效的电影推荐服务。 基于Spark的电影推荐系统的设计与实现涉及了如何利用Apache Spark这一强大的分布式计算框架来构建高效的个性化电影推荐服务。该设计主要探讨了数据处理、算法选择及模型优化等多个方面，旨在提高用户对平台内容的兴趣度以及满意度，通过分析用户的观影历史和行为模式预测他们可能喜欢的电影，并据此提供个性化的推荐列表。